Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière - Centre d'études spatiales de la biosphère Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

P-band PolSAR data inversion for forest biomass estimation

Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière

Résumé

This thesis took place during the preparation phase of the BIOMASS ESA (European Space Agency) mission, which plans to exploit for the first time ever a P-band (435 MHz) spaceborne SAR, with the aim at mapping forest biomass and height worldwide for the period 2023-2028. The use of the P-band comes from its unique sensitivity to forest biomass, in relation to its ability to penetrate through dense media like tropical forests. The BIOMASS mission is based on the use of three imaging modes: Polarimetry (PolSAR), Interferometry (PolInSAR) and Tomography (TomoSAR), and aims at delivering forest biomass and height maps every 7 months at a resolution of 4 ha, as well as maps of severe disturbances at 0.5 ha. The thesis has been organised around the development of a processing chain made of several modules in order to map forest biomass from P-band PolSAR images, and for a wide range of forest types and observation conditions. The two main modules consist in the development of a PolSAR indicator related to forest biomass and in a Bayesian method built on likelihood functions derived from a predictive electromagnetic model (MIPERS-4D). A first study focused on the comparison between various PolSAR based indicators adapted to forest biomass estimation on several test sites. In particular, this thesis emphasises the possibility of minimising the effects of topography with the joint use of digital elevation models (DEM) which give an approximation of terrain slopes and with the fully polarimetric covariance matrix from which it is also possible to extract topographic information like the azimuthal component of terrain slopes. In order to improve the link between backscatter coefficients and biomass, the minimisation of speckle effects has also been studied in the specific framework of BIOMASS acquisitions plan, meaning the adaptation of state-of-the-art filtering techniques for polarimetric SLC time series data. This work results in the development of a multi-channel filter adapted to PolSAR time series, which has been demonstrated on the TropiSAR data acquired at the Paracou test site, and described in the paper "Multi-temporal speckle filtering of polarimetric P-band SAR data over dense tropical forests in French Guiana: application to the BIOMASS mission", published in the journal Remote Sensing, in which a new indicator to quantify filtering performances has been also highlighted, in connection with the capacity of P-band PolSAR data to characterise the azimuthal slopes. These works contribute to develop an inversion method accounting for the challenging constraints of spatial and temporal generalisations for the future BIOMASS acquisitions at global scale. The developed method proposes the combination of the so-called t0 indicator derived from PolSAR data in order to optimise the relationship with forest biomass, with a Bayesian method minimising the dispersion effects thanks to likelihood functions derived from the MIPERS-4D model. The observation conditions related to the temporal or spatial variability can be thereby accounted for, and application of the method to the P-band airborne SAR data acquired during the BIOMASS mission preparation phases shows its great interest to avoid the direct propagation of dispersive factors into biomass. These contributions enabled to adapt and improve the processing chain, and paved to way to further prospects of new insights such as the method generalisation with PolInSAR and TomoSAR indicators, in order to achieve a more thorough exploitation of the upcoming BIOMASS data.
La thèse s'inscrit dans le cadre des travaux préparatoires à la mission spatiale BIOMASS du programme Earth Explorer de l'ESA (Agence Spatiale Européenne), qui prévoit d'exploiter pour la première fois depuis l'espace un SAR en bande P (435 MHz), dans le but de cartographier la biomasse et la hauteur des forêts à l'échelle globale pour la période 2023-2028. L'utilisation de la bande P permet d'obtenir une sensibilité du signal inédite avec la biomasse, en lien avec ses capacités de pénétration même à travers des forêts tropicales denses. La mission BIOMASS se base sur l'utilisation conjointe de trois méthodes d'imagerie qui sont la Polarimétrie (PolSAR), l'Interférométrie (PolInSAR) et la Tomographie (TomoSAR). Ses objectifs sont de produire tous les 7 mois des cartes de biomasse et hauteur des forêts à la résolution de 4 ha, ainsi que des cartes des perturbations sévères à 0.5 ha. La thèse s'est organisée autour du développement d'une chaîne de calcul articulée en plusieurs modules permettant d'extraire des valeurs de biomasse à partir de données PolSAR en bande P dans la perspective de cartographier la biomasse forestière de manière robuste et automatique. Les deux modules principaux consistent à estimer un indicateur polarimétrique lié à la biomasse forestière puis à l'inverser en biomasse en appliquant une méthode bayésienne construite sur des grandeurs a priori issues d'un modèle électromagnétique prédictif (MIPERS-4D). Une étude a été consacrée à la comparaison de différents indicateurs PolSAR permettant l'inversion de la biomasse forestière sur les différents sites expérimentaux étudiés. Cette thèse aborde la possibilité de minimiser les effets de la topographie avec une utilisation conjointe des modèles numériques d'élévation (DEM) qui donnent une approximation des pentes sous forêts et des données PolSAR à partir desquelles il est possible d'extraire des informations sur les coefficients des matrices de covariances et sur les pentes azimutales sous forêt. Dans l'objectif d'améliorer les relations entre les coefficients de rétrodiffusion et la biomasse, la minimisation des effets de speckle a également été étudiée dans le cadre des scénarios d'acquisitions BIOMASS, supposant des adaptations des techniques de filtrage existantes pour des séries temporelles de données SLC polarimétriques. Ces travaux sur le développement d'un filtre multi-temporel et multi-canal adapté aux séries temporelles PolSAR ont été valorisés dans l'article "Multi-temporal speckle filtering of polarimetric P-band SAR data over dense tropical forests in French Guiana : application to the BIOMASS mission" (publié dans la revue Remote Sensing), dans lequel un nouvel indicateur permettant de quantifier les performances du filtrage a également été proposé, en lien avec la capacité inédite de ces données pour caractériser les pentes azimutales du terrain. Ces différents travaux ont permis de mettre au point une méthode d'inversion adaptable aux contraintes de généralisation spatiale et temporelle pour les futures acquisitions BIOMASS à l'échelle globale. La méthode développée repose sur la combinaison d'un indicateur issu des données PolSAR qui optimise la relation à la biomasse ainsi que d'une méthode bayésienne minimisant les effets de dispersion à partir de fonctions de vraisemblance issues du modèle MIPERS-4D. Les conditions d'observations peuvent ainsi être prises en compte au travers de la paramétrisation du modèle, et l'application de cette méthode aux données des campagnes aéroportées étudiées dans cette thèse a montré son intérêt pour éviter la propagation directe des effets temporels ou de structure en biomasse. La combinaison de ces différentes études a permis d'améliorer la méthode d'inversion tout au long de la thèse, en ouvrant également des perspectives de développement pour la consolider avec en particulier la généralisation aux indicateurs PolInSAR et TomoSAR, en vue d'une exploitation la plus complète des futures données BIOMASS.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03278312 , version 1 (05-07-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03278312 , version 1

Citer

Colette Gelas. Inversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière. Interfaces continentales, environnement. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2020. Français. ⟨NNT : 2020TOU30282⟩. ⟨tel-03278312⟩
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